L'augmentation exponentielle du nombre d'images nécessite des moyens efficaces pour les classer en fonction de leur contenu visuel. Le sac de mot visuel (Bag-Of-visual-Words, BOW), en raison de sa simplicité et de sa robustesse, devient l'approche la plus populaire. Malheureusement, cette approche ne prend pas en compte de l'information spatiale, ce qui joue un rôle important dans les catégories de modélisation d'image. Récemment, Lazebnik ont introduit la représentation pyramidale spatiale (Spatial Pyramid Representation, SPR) qui a incorporé avec succès l'information spatiale dans le modèle BOW. Néanmoins, ce système de correspondance rigide empêche la SPR de gérer les variations et les transformations d'image. L'objectif principal de cette thèse est d'étudier un modèle de chaîne de correspondance plus souple qui prend l'avantage d'histogrammes de BOW locaux et se rapproche de la correspondance de la chaîne. Notre première contribution est basée sur une représentation en chaîne et une nouvelle distance d'édition (String Matching Distance, SMD) bien adapté pour les chaînes de l'histogramme qui peut calculer efficacement par programmation dynamique. Un noyau d'édition correspondant comprenant à la fois d'une pondération et d'un système pyramidal est également dérivée. La seconde contribution est une version étendue de SMD qui remplace les opérations d'insertion et de suppression par les opérations de fusion entre les symboles successifs, ce qui apporte de la souplesse labours et correspond aux images. Toutes les distances proposées sont évaluées sur plusieurs jeux de données tâche de classification et sont comparés avec plusieurs approches concurrentes / The exponential increasing of the number of images requires efficient ways to classify them based on their visual content. The most successful and popular approach is the Bag of visual Word (BoW) representation due to its simplicity and robustness. Unfortunately, this approach fails to capture the spatial image layout, which plays an important roles in modeling image categories. Recently, Lazebnik et al (2006) introduced the Spatial Pyramid Representation (SPR) which successfully incorporated spatial information into the BoW model. The idea of their approach is to split the image into a pyramidal grid and to represent each grid cell as a BoW. Assuming that images belonging to the same class have similar spatial distributions, it is possible to use a pairwise matching as similarity measurement. However, this rigid matching scheme prevents SPR to cope with image variations and transformations. The main objective of this dissertation is to study a more flexible string matching model. Keeping the idea of local BoW histograms, we introduce a new class of edit distance to compare strings of local histograms. Our first contribution is a string based image representation model and a new edit distance (called SMD for String Matching Distance) well suited for strings composed of symbols which are local BoWs. The new distance benefits from an efficient Dynamic Programming algorithm. A corresponding edit kernel including both a weighting and a pyramidal scheme is also derived. The performance is evaluated on classification tasks and compared to the standard method and several related methods. The new method outperforms other methods thanks to its ability to detect and ignore identical successive regions inside images. Our second contribution is to propose an extended version of SMD replacing insertion and deletion operations by merging operations between successive symbols. In this approach, the number of sub regions ie. the grid divisions may vary according to the visual content. We describe two algorithms to compute this merge-based distance. The first one is a greedy version which is efficient but can produce a non optimal edit script. The other one is an optimal version but it requires a 4th degree polynomial complexity. All the proposed distances are evaluated on several datasets and are shown to outperform comparable existing methods.

Composantes sine qua non des contenus multimédias distribués et/ou partagés via un réseau, les techniques de fingerprinting permettent d'identifier tout contenu numérique à l'aide d'une signature (empreinte) de taille réduite, calculée à partir des données d'origine. Cette signature doit être invariante aux transformations du contenu. Pour des vidéos, cela renvoie aussi bien à du filtrage, de la compression, des opérations géométriques (rotation, sélection de sous-région... ) qu'à du sous-échantillonnage spatio-temporel. Dans la pratique, c'est l'enregistrement par caméscope directement dans une salle de projection qui combine de façon non linéaire toutes les transformations pré-citées.Par rapport à l'état de l'art, sous contrainte de robustesse à l'enregistrement en salle de cinéma, trois verrous scientifiques restent à lever : (1) unicité des signatures, (2) appariement mathématique des signatures, (3) scalabilité de la recherche au regard de la dimension de la base de données.La principale contribution de cette thèse est de spécifier, concevoir, implanter et valider TrackART, une nouvelle méthode de traçage des contenus vidéo relevant ces trois défis dans un contexte de traçage de contenus cinématographiques.L'unicité de la signature est obtenue par sélection d'un sous-ensemble de coefficients d'ondelettes, selon un critère statistique de leurs propriétés. La robustesse des signatures aux distorsions lors de l'appariement est garantie par l'introduction d'un test statistique Rho de corrélation. Enfin, la méthode développée est scalable : l'algorithme de localisation met en œuvre une représentation auto-adaptative par sac de mots visuels. TrackART comporte également un mécanisme de synchronisation supplémentaire, capable de corriger automatiquement le jitter introduit par les attaques de désynchronisation variables en temps.La méthode TrackART a été validée dans le cadre d'un partenariat industriel, avec les principaux professionnels de l'industrie cinématographique et avec le concours de la Commission Technique Supérieure de l'Image et du Son. La base de données de référence est constituée de 14 heures de contenu vidéo. La base de données requête correspond à 25 heures de contenu vidéo attaqué, obtenues en appliquant neuf types de distorsion sur le tiers des vidéo de la base de référence.Les performances de la méthode TrackART ont été mesurées objectivement dans un contexte d'enregistrement en salle : la probabilité de fausse alarme est inférieure à 16*10^-6, la probabilité de perte inférieure à 0,041, la précision et le rappel sont égal à 93%. Ces valeurs représentent une avancée par rapport à l'état de l'art qui n'exhibe aucune méthode de traçage robuste à l'enregistrement en salle et valident une première preuve de concept de la méthodologie statistique développée.

Cette thèse est motivée par le diagnostic, l’évaluation, la maintenance et la promotion de l’indépendance des personnes souffrant de maladies démentielles pour leurs activités de la vie quotidienne. Dans ce contexte nous nous intéressons à la reconnaissance automatique des activités de la vie quotidienne.L’analyse des vidéos de type égocentriques (où la caméra est posée sur une personne) a récemment gagné beaucoup d’intérêt en faveur de cette tâche. En effet de récentes études démontrent l’importance cruciale de la reconnaissance des objets actifs (manipulés ou observés par le patient) pour la reconnaissance d’activités et les vidéos égocentriques présentent l’avantage d’avoir une forte différenciation entre les objets actifs et passifs (associés à l’arrière plan). Une des approches récentes envers la reconnaissance des éléments actifs dans une scène est l’incorporation de la saillance visuelle dans les algorithmes de reconnaissance d’objets. Modéliser le processus sélectif du système visuel humain représente un moyen efficace de focaliser l’analyse d’une scène vers les endroits considérés d’intérêts ou saillants,qui, dans les vidéos égocentriques, correspondent fortement aux emplacements des objets d’intérêt. L’objectif de cette thèse est de permettre au systèmes de reconnaissance d’objets de fournir une détection plus précise des objets d’intérêts grâce à la saillance visuelle afin d’améliorer les performances de reconnaissances d’activités de la vie de tous les jours. Cette thèse est menée dans le cadre du projet Européen Dem@care.Concernant le vaste domaine de la modélisation de la saillance visuelle, nous étudions et proposons une contribution à la fois dans le domaine "Bottom-up" (regard attiré par des stimuli) que dans le domaine "Top-down" (regard attiré par la sémantique) qui ont pour but d’améliorer la reconnaissance d’objets actifs dans les vidéos égocentriques. Notre première contribution pour les modèles Bottom-up prend racine du fait que les observateurs d’une vidéo sont normalement attirés par le centre de celle-ci. Ce phénomène biologique s’appelle le biais central. Dans les vidéos égocentriques cependant, cette hypothèse n’est plus valable.Nous proposons et étudions des modèles de saillance basés sur ce phénomène de biais non central.Les modèles proposés sont entrainés à partir de fixations d’oeil enregistrées et incorporées dans des modèles spatio-temporels. Lorsque comparés à l’état-de-l’art des modèles Bottom-up, ceux que nous présentons montrent des résultats prometteurs qui illustrent la nécessité d’un modèle géométrique biaisé non-centré dans ce type de vidéos. Pour notre contribution dans le domaine Top-down, nous présentons un modèle probabiliste d’attention visuelle pour la reconnaissance d’objets manipulés dans les vidéos égocentriques. Bien que les bras soient souvent source d’occlusion des objets et considérés comme un fardeau, ils deviennent un atout dans notre approche. En effet nous extrayons à la fois des caractéristiques globales et locales permettant d’estimer leur disposition géométrique. Nous intégrons cette information dans un modèle probabiliste, avec équations de mise a jour pour optimiser la vraisemblance du modèle en fonction de ses paramètres et enfin générons les cartes d’attention visuelle pour la reconnaissance d’objets manipulés. [...] / The rationale and motivation of this PhD thesis is in the diagnosis, assessment,maintenance and promotion of self-independence of people with dementia in their InstrumentalActivities of Daily Living (IADLs). In this context a strong focus is held towardsthe task of automatically recognizing IADLs. Egocentric video analysis (cameras worn by aperson) has recently gained much interest regarding this goal. Indeed recent studies havedemonstrated how crucial is the recognition of active objects (manipulated or observedby the person wearing the camera) for the activity recognition task and egocentric videospresent the advantage of holding a strong differentiation between active and passive objects(associated to background). One recent approach towards finding active elements in a sceneis the incorporation of visual saliency in the object recognition paradigms. Modeling theselective process of human perception of visual scenes represents an efficient way to drivethe scene analysis towards particular areas considered of interest or salient, which, in egocentricvideos, strongly corresponds to the locus of objects of interest. The objective of thisthesis is to design an object recognition system that relies on visual saliency-maps to providemore precise object representations, that are robust against background clutter and, therefore,improve the recognition of active object for the IADLs recognition task. This PhD thesisis conducted in the framework of the Dem@care European project.Regarding the vast field of visual saliency modeling, we investigate and propose a contributionin both Bottom-up (gaze driven by stimuli) and Top-down (gaze driven by semantics)areas that aim at enhancing the particular task of active object recognition in egocentricvideo content. Our first contribution on Bottom-up models originates from the fact thatobservers are attracted by a central stimulus (the center of an image). This biological phenomenonis known as central bias. In egocentric videos however this hypothesis does not alwayshold. We study saliency models with non-central bias geometrical cues. The proposedvisual saliency models are trained based on eye fixations of observers and incorporated intospatio-temporal saliency models. When compared to state of the art visual saliency models,the ones we present show promising results as they highlight the necessity of a non-centeredgeometric saliency cue. For our top-down model contribution we present a probabilisticvisual attention model for manipulated object recognition in egocentric video content. Althougharms often occlude objects and are usually considered as a burden for many visionsystems, they become an asset in our approach, as we extract both global and local featuresdescribing their geometric layout and pose, as well as the objects being manipulated. We integratethis information in a probabilistic generative model, provide update equations thatautomatically compute the model parameters optimizing the likelihood of the data, and designa method to generate maps of visual attention that are later used in an object-recognitionframework. This task-driven assessment reveals that the proposed method outperforms thestate-of-the-art in object recognition for egocentric video content. [...]

La représentation d'image est au cœur de beaucoup d'algorithmes de vision par ordinateur. Elle intervient notamment dans des tâches de reconnaissance de catégories visuelles comme la classification ou la détection d'objets. Dans ce contexte, la représentation "sac de mot visuel" (Bag of Visual Words ou BoVW en anglais) est l'une des méthodes de référence. Dans cette thèse, nous nous appuyons sur ce modèle pour proposer des représentations d'images discriminantes. Dans la première partie, nous présentons une nouvelle approche simple et efficace pour prendre en compte des informations spatiales dans le modèle BoVW. Son principe est de considérer l'orientation et la longueur de segments formés par des paires de descripteurs similaires. Une notion de "softsimilarité" est introduite pour définir ces relations intra et inter mots visuels. Nous montrons expérimentalement que notre méthode ajoute une information discriminante importante au modèle BoVW et que cette information est complémentaire aux méthodes de l'état de l'art. Ensuite, nous nous focalisons sur la description de l'information couleur. Contrairement aux approches traditionnelles qui s'appuient sur des descriptions invariantes aux changements d'éclairage, nous proposons un descripteur basé sur le pouvoir discriminant. Nos expérimentations permettent de conclure que ce descripteur apprend automatiquement un certain degré d'invariance photométrique tout en surclassant les descripteurs basés sur cette invariance photométrique. De plus, combiné avec un descripteur de forme, le descripteur proposé donne des résultats excellents sur quatre jeux de données particulièrement difficiles. Enfin, nous nous intéressons à la représentation de la couleur à partir de la réflectance multispectrale des surfaces observées, information difficile à extraire sans instruments sophistiqués. Ainsi, nous proposons d'utiliser l'écran et la caméra d'un appareil portable pour capturer des images éclairées par les couleurs primaires de l'écran. Trois éclairages et trois réponses de caméra produisent neuf valeurs pour estimer la réflectance. Les résultats montrent que la précision de la reconstruction spectrale est meilleure que celle estimée avec un seul éclairage. Nous concluons que ce type d'acquisition est possible avec des appareils grand public tels que les tablettes, téléphones ou ordinateurs portables / Image representation is in the heart of many computer vision algorithms. Different computer vision tasks (e.g. classification, detection) require discriminative image representations to recognize visual categories. In a nutshell, the bag-of-visual-words image representation is the most successful approach for object and scene recognition. In this thesis, we mainly revolve around this model and search for discriminative image representations. In the first part, we present a novel approach to incorporate spatial information in the BoVW method. In this framework, we present a simple and efficient way to infuse spatial information by taking advantage of the orientation and length of the segments formed by pairs of similar descriptors. We introduce the notion of soft-similarity to compute intra and inter visual word spatial relationships. We show experimentally that, our method adds important discriminative information to the BoVW method and complementary to the state-of-the-art method. Next, we focus on color description in general. Differing from traditional approaches of invariant description to account for photometric changes, we propose discriminative color descriptor. We demonstrate that such a color description automatically learns a certain degree of photometric invariance. Experiments show that the proposed descriptor outperforms existing photometric invariants. Furthermore, we show that combined with shape descriptor, the proposed color descriptor obtain excellent results on four challenging data sets.Finally, we focus on the most accurate color representation i.e. multispectral reflectance which is an intrinsic property of a surface. Even with the modern era technological advancement, it is difficult to extract reflectance information without sophisticated instruments. To this end, we propose to use the display of the device as an illuminant while the camera captures images illuminated by the red, green and blue primaries of the display. Three illuminants and three response functions of the camera lead to nine response values which are used for reflectance estimation. Results show that the accuracy of the spectral reconstruction improves significantly over the spectral reconstruction based on a single illuminant. We conclude that, multispectral data acquisition is potentially possible with consumer hand-held devices such as tablets, mobiles, and laptops

L'objectif de ce travail est de proposer une solution de reconnaissance de l'impact émotionnel des images en se basant sur les techniques utilisées en recherche d'images par le contenu. Nous partons des résultats intéressants de cette architecture pour la tester sur une tâche plus complexe. La tâche consiste à classifier les images en fonction de leurs émotions que nous avons définies "Négative", "Neutre" et "Positive". Les émotions sont liées aussi bien au contenu des images, qu'à notre vécu. On ne pourrait donc pas proposer un système de reconnaissance des émotions performant universel. Nous ne sommes pas sensible aux mêmes choses toute notre vie : certaines différences apparaissent avec l'âge et aussi en fonction du genre. Nous essaierons de nous affranchir de ces inconstances en ayant une évaluation des bases d'images la plus hétérogène possible. Notre première contribution va dans ce sens : nous proposons une base de 350 images très largement évaluée. Durant nos travaux, nous avons étudié l'apport de la saillance visuelle aussi bien pendant les expérimentations subjectives que pendant la classification des images. Les descripteurs, que nous avons choisis, ont été évalués dans leur majorité sur une base consacrée à la recherche d'images par le contenu afin de ne sélectionner que les plus pertinents. Notre approche qui tire les avantages d'une architecture bien codifiée, conduit à des résultats très intéressants aussi bien sur la base que nous avons construite que sur la base IAPS, qui sert de référence dans l'analyse de l'impact émotionnel des images. / The goal of this work is to propose an efficient approach for emotional impact recognition based on CBIR techniques (descriptors, image representation). The main idea relies in classifying images according to their emotion which can be "Negative", "Neutral" or "Positive". Emotion is related to the image content and also to the personnal feelings. To achieve our goal we firstly need a correct assessed image database. Our first contribution is about this aspect. We proposed a set of 350 diversifed images rated by people around the world. Added to our choice to use CBIR methods, we studied the impact of visual saliency for the subjective evaluations and interest region segmentation for classification. The results are really interesting and prove that the CBIR methods are usefull for emotion recognition. The chosen desciptors are complementary and their performance are consistent on the database we have built and on IAPS, reference database for the analysis of the image emotional impact.

Composantes sine qua non des contenus multimédias distribués et/ou partagés via un réseau, les techniques de fingerprinting permettent d'identifier tout contenu numérique à l'aide d'une signature (empreinte) de taille réduite, calculée à partir des données d'origine. Cette signature doit être invariante aux transformations du contenu. Pour des vidéos, cela renvoie aussi bien à du filtrage, de la compression, des opérations géométriques (rotation, sélection de sous-région… ) qu'à du sous-échantillonnage spatio-temporel. Dans la pratique, c'est l'enregistrement par caméscope directement dans une salle de projection qui combine de façon non linéaire toutes les transformations pré-citées.Par rapport à l'état de l'art, sous contrainte de robustesse à l'enregistrement en salle de cinéma, trois verrous scientifiques restent à lever : (1) unicité des signatures, (2) appariement mathématique des signatures, (3) scalabilité de la recherche au regard de la dimension de la base de données.La principale contribution de cette thèse est de spécifier, concevoir, implanter et valider TrackART, une nouvelle méthode de traçage des contenus vidéo relevant ces trois défis dans un contexte de traçage de contenus cinématographiques.L'unicité de la signature est obtenue par sélection d'un sous-ensemble de coefficients d'ondelettes, selon un critère statistique de leurs propriétés. La robustesse des signatures aux distorsions lors de l'appariement est garantie par l'introduction d'un test statistique Rho de corrélation. Enfin, la méthode développée est scalable : l'algorithme de localisation met en œuvre une représentation auto-adaptative par sac de mots visuels. TrackART comporte également un mécanisme de synchronisation supplémentaire, capable de corriger automatiquement le jitter introduit par les attaques de désynchronisation variables en temps.La méthode TrackART a été validée dans le cadre d'un partenariat industriel, avec les principaux professionnels de l'industrie cinématographique et avec le concours de la Commission Technique Supérieure de l'Image et du Son. La base de données de référence est constituée de 14 heures de contenu vidéo. La base de données requête correspond à 25 heures de contenu vidéo attaqué, obtenues en appliquant neuf types de distorsion sur le tiers des vidéo de la base de référence.Les performances de la méthode TrackART ont été mesurées objectivement dans un contexte d'enregistrement en salle : la probabilité de fausse alarme est inférieure à 16*10^-6, la probabilité de perte inférieure à 0,041, la précision et le rappel sont égal à 93%. Ces valeurs représentent une avancée par rapport à l'état de l'art qui n'exhibe aucune méthode de traçage robuste à l'enregistrement en salle et valident une première preuve de concept de la méthodologie statistique développée. / Sine qua non component of multimedia content distribution on the Internet, video fingerprinting techniques allow the identification of content based on digital signatures(fingerprints) computed from the content itself. The signatures have to be invariant to content transformations like filtering, compression, geometric modifications, and spatial-temporal sub-sampling/cropping. In practice, all these transformations are non-linearly combined by the live camcorder recording use case.The state-of-the-art limitations for video fingerprinting can be identified at three levels: (1) the uniqueness of the fingerprint is solely dealt with by heuristic procedures; (2) the fingerprinting matching is not constructed on a mathematical ground, thus resulting in lack of robustness to live camcorder recording distortions; (3) very few, if any, full scalable mono-modal methods exist.The main contribution of the present thesis is to specify, design, implement and validate a new video fingerprinting method, TrackART, able to overcome these limitations. In order to ensure a unique and mathematical representation of the video content, the fingerprint is represented by a set of wavelet coefficients. In order to grant the fingerprints robustness to the mundane or malicious distortions which appear practical use-cases, the fingerprint matching is based on a repeated Rho test on correlation. In order to make the method efficient in the case of large scale databases, a localization algorithm based on a bag of visual words representation (Sivic and Zisserman, 2003) is employed. An additional synchronization mechanism able to address the time-variants distortions induced by live camcorder recording was also designed.The TrackART method was validated in industrial partnership with professional players in cinematography special effects (Mikros Image) and with the French Cinematography Authority (CST - Commision Supérieure Technique de l'Image et du Son). The reference video database consists of 14 hours of video content. The query dataset consists in 25 hours of replica content obtained by applying nine types of distortions on a third of the reference video content. The performances of the TrackART method have been objectively assessed in the context of live camcorder recording: the probability of false alarm lower than 16 10-6, the probability of missed detection lower than 0.041, precision and recall equal to 0.93. These results represent an advancement compared to the state of the art which does not exhibit any video fingerprinting method robust to live camcorder recording and validate a first proof of concept for the developed statistical methodology.

Nous présentons dans cette thèse un système de correction automatique d'annotations (tags) fournies par des utilisateurs qui téléversent des vidéos sur des sites de partage de documents multimédia sur Internet. La plupart des systèmes d'annotation automatique existants se servent principalement de l'information textuelle fournie en plus de la vidéo par les utilisateurs et apprennent un grand nombre de "classifieurs" pour étiqueter une nouvelle vidéo. Cependant, les annotations fournies par les utilisateurs sont souvent incomplètes et incorrectes. En effet, un utilisateur peut vouloir augmenter artificiellement le nombre de "vues" d'une vidéo en rajoutant des tags non pertinents. Dans cette thèse, nous limitons l'utilisation de cette information textuelle contestable et nous n'apprenons pas de modèle pour propager des annotations entre vidéos. Nous proposons de comparer directement le contenu visuel des vidéos par différents ensembles d'attributs comme les sacs de mots visuels basés sur des descripteurs SIFT ou des motifs fréquents construits à partir de ces sacs. Nous proposons ensuite une stratégie originale de correction des annotations basées sur la fréquence des annotations des vidéos visuellement proches de la vidéo que nous cherchons à corriger. Nous avons également proposé des stratégies d'évaluation et des jeux de données pour évaluer notre approche. Nos expériences montrent que notre système peut effectivement améliorer la qualité des annotations fournies et que les motifs fréquents construits à partir des sacs de motifs fréquents sont des attributs visuels pertinents / This thesis presents a new system for video auto tagging which aims at correcting the tags provided by users for videos uploaded on the Internet. Most existing auto-tagging systems rely mainly on the textual information and learn a great number of classifiers (on per possible tag) to tag new videos. However, the existing user-provided video annotations are often incorrect and incomplete. Indeed, users uploading videos might often want to rapidly increase their video’s number-of-view by tagging them with popular tags which are irrelevant to the video. They can also forget an obvious tag which might greatly help an indexing process. In this thesis, we limit the use this questionable textual information and do not build a supervised model to perform the tag propagation. We propose to compare directly the visual content of the videos described by different sets of features such as SIFT-based Bag-Of-visual-Words or frequent patterns built from them. We then propose an original tag correction strategy based on the frequency of the tags in the visual neighborhood of the videos. We have also introduced a number of strategies and datasets to evaluate our system. The experiments show that our method can effectively improve the existing tags and that frequent patterns build from Bag-Of-visual-Words are useful to construct accurate visual features

Dans le contexte de la localisation globale et, plus largement, dans celui de la Localisation et Cartographie Simultanées, il est nécessaire de pouvoir déterminer si un robot revient dans un endroit déjà visité. Il s'agit du problème de la détection de fermeture de boucle. Dans un cadre de reconnaissance visuelle des lieux, les algorithmes existants permettent une détection en temps-réel, une robustesse face à l'aliasing perceptuel ou encore face à la présence d'objets dynamiques. Ces algorithmes sont souvent sensibles à l'orientation du robot rendant impossible la fermeture de boucle à partir d'un point de vue différent. Pour palier ce problème, des caméras panoramiques ou omnidirectionnelles sont employées. Nous présentons ici une méthode plus générale de représentation de l'environnement sous forme d'une vue sphérique ego-centrée. En utilisant les propriétés de cette représentation, nous proposons une méthode de détection de fermeture de boucle satisfaisant, en plus des autres propriétés, une indépendance à l'orientation du robot. Le modèle de l'environnement est souvent un ensemble d'images prises à des instants différents, chaque image représentant un lieu. Afin de grouper ces images en lieux significatifs de l'environnement, des lieux topologiques, les méthodes existantes emploient une notion de covisibilité de l'information entre les lieux. Notre approche repose sur l'exploitation de la structure de l'environnement. Nous définissons ainsi un lieu topologique comme ayant une structure qui ne varie pas, la variation engendrant le changement de lieu. Les variations de structure sont détectées à l'aide d'un algorithme efficace de détection de rupture de modèle.

La réduction des informations redondantes et/ou non-pertinentes dans la description de données est une étape importante dans plusieurs domaines scientifiques comme les statistiques, la vision par ordinateur, la fouille de données ou l’apprentissage automatique. Dans ce manuscrit, nous abordons la réduction de la taille des signatures des images par une méthode issue de l’Analyse Formelle de Concepts (AFC), qui repose sur la structure du treillis des concepts et la théorie des treillis. Les modèles de sac de mots visuels consistent à décrire une image sous forme d’un ensemble de mots visuels obtenus par clustering. La réduction de la taille des signatures des images consiste donc à sélectionner certains de ces mots visuels. Dans cette thèse, nous proposons deux algorithmes de sélection d’attributs (mots visuels) qui sont utilisables pour l’apprentissage supervisé ou non. Le premier algorithme, RedAttSansPerte, ne retient que les attributs qui correspondent aux irréductibles du treillis. En effet, le théorème fondamental de la théorie des treillis garantit que la structure du treillis des concepts est maintenue en ne conservant que les irréductibles. Notre algorithme utilise un graphe d’attributs, le graphe de précédence, où deux attributs sont en relation lorsque les ensembles d’objets à qui ils appartiennent sont inclus l’un dans l’autre. Nous montrons par des expérimentations que la réduction par l’algorithme RedAttsSansPerte permet de diminuer le nombre d’attributs tout en conservant de bonnes performances de classification. Le deuxième algorithme, RedAttsFloue, est une extension de l’algorithme RedAttsSansPerte. Il repose sur une version approximative du graphe de précédence. Il s’agit de supprimer les attributs selon le même principe que l’algorithme précédent, mais en utilisant ce graphe flou. Un seuil de flexibilité élevé du graphe flou entraîne mécaniquement une perte d’information et de ce fait une baisse de performance de la classification. Nous montrons par des expérimentations que la réduction par l’algorithme RedAttsFloue permet de diminuer davantage l’ensemble des attributs sans diminuer de manière significative les performances de classification. / In several scientific fields such as statistics, computer vision and machine learning, redundant and/or irrelevant information reduction in the data description (dimension reduction) is an important step. This process contains two different categories : feature extraction and feature selection, of which feature selection in unsupervised learning is hitherto an open question. In this manuscript, we discussed about feature selection on image datasets using the Formal Concept Analysis (FCA), with focus on lattice structure and lattice theory. The images in a dataset were described as a set of visual words by the bag of visual words model. Two algorithms were proposed in this thesis to select relevant features and they can be used in both unsupervised learning and supervised learning. The first algorithm was the RedAttSansPerte, which based on lattice structure and lattice theory, to ensure its ability to remove redundant features using the precedence graph. The formal definition of precedence graph was given in this thesis. We also demonstrated their properties and the relationship between this graph and the AC-poset. Results from experiments indicated that the RedAttsSansPerte algorithm reduced the size of feature set while maintaining their performance against the evaluation by classification. Secondly, the RedAttsFloue algorithm, an extension of the RedAttsSansPerte algorithm, was also proposed. This extension used the fuzzy precedence graph. The formal definition and the properties of this graph were demonstrated in this manuscript. The RedAttsFloue algorithm removed redundant and irrelevant features while retaining relevant information according to the flexibility threshold of the fuzzy precedence graph. The quality of relevant information was evaluated by the classification. The RedAttsFloue algorithm is suggested to be more robust than the RedAttsSansPerte algorithm in terms of reduction.